发布 SecBench 数据集, 应用在 网络安全、语言模型评估 领域

本次发布的数据集 SecBench, SecBench是一个全面的多维基准数据集，旨在评估大型语言模型（LLMs）在网络安全领域的能力。该数据集包括多种格式的问题（如多项选择题和简答题），涵盖不同的能力层次（知识保持和逻辑推理），并且支持多种语言（中文和英文）。数据集通过从公开资源收集高质量数据和组织网络安全问题设计竞赛构建而成，包含44,823个多项选择题和3,087个简答题。此外，数据集还使用了强大的LLMs进行数据标注和构建评分代理，以自动评估简答题。

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